Ausgangspunkt und fachliche Anforderungen
Ein kleineres Dienstleistungsunternehmen möchte eine einfache Kosten- und Erlösrechnung einführen. Kosten- und Erlösdaten sollen aus der DATEV-Buchhaltung übernommen werden. Eine matrix-ähnliche Organisation des Unternehmens in Teams und Projekte erforderte die zweidimensionale Betrachtung der Erlöse und Kosten. Jede Buchung wird gleichzeitig immer einer Kostenstelle (Team) und einem Kostenträger (Projekt) zugeordnet. Dafür stellt DATEV standardmäßig zwei vordefinierte Felder mit relativ unspektakulären Namen zur Verfügung: Kost1 und Kost2. Die Buchhaltung des Unternehmens sorgt dafür, dass Kost1 mit Kostenstelleninformation und Kost2 mit Kostenträgerinformation befüllt wird.
(Team = Kostenstelle = Kost1, Projekt = Kostenträger = Kost2)
Die dritte Betrachtungsebene sind Kostenarten, die sich aus dem originären Kontenplan ergeben und für die nur eine den Kundenanforderungen entsprechende Zusammenfassung zu Kostenarten gefunden werden musste. In einem Dinstleistungsunternehmen stellen Personalkosten einen größten Block da, so dass in der ersten Ebene zwischen Personal- und übrigen Kosten unterschieden wird. Bei übrigen Kosten wird eine weitere Unterscheidung in Reisekosten, Werbungskosten, Materialkosten usw. getroffen.
Implementierung
Nach genauerer Analyse einiger von DATEV angebotenen Controlling-Tools fiel die “Make-Or-Buy”-Entscheidung eindeutig auf “Make”. DATEV-Buchhaltung ermöglicht nämlich den Export von Primanota in eine semikolon-separierte Textdatei “Primanota.txt”. Die Quelle für die Fakt-Tabelle war also geboren…
Weitere Quellen sollen nur Stammdaten (Dimensionen und evtl. Hierarchien) zu Kostenstellen, Kostenträgern und Kostenarten halten. Aufgrund sehr weiter Verbreitung bietet sich MS Excel für die Speicherung und manuelle Datenpflege durch Buchhaltung hervorragend an.
Nach der Klärung aller Reporting-Anforderungen und Definition der Quellen konnte man mit der Implementierung anfangen, die sich grob in 2 Teilbereiche gliedern lässt:
1. Dateinintegration
Für die Datenintegration bietet QlikView eine SQL-ähnliche Skriptsprache mit einer großen Fülle an Funktionen zur Datentransformation und -aggregation. Nahezu jede beliebige Datenbank oder jedes beliebige Dateiformal lässt sich als Quelle hinzufügen und einheitlich mit anderen Quellen verbinden.
Das Ergebnis des Skripts ist ein einheitliches logisches Datenmodell, das Abfragen über alle vorhandene Spalten bzw. Attribute zulässt. Somit entsteht ein logisch zusammenhängender Themenbereich, was in diesem Beispiel aus einer Fakt-Tabelle und 3 (Mini-)Dimensions-Tabellen besteht. In der Fakt-Tabelle “Primanota” haben wir neben den originären auch abgeleitete Kennzahlen und Merkmale durch Verwendung von Transformationsfunktionen definiert. Die Beziehungen zwischen den einzelnen Quellen stellt QlikView anhand der Spaltennamen fest, so dass man von Anfang an gezwungen ist, absolut saubere Namenskonventionen einzuführen.
Bei der Ausführung des Skriptes werden alle Quellen komprimiert (Faktor 10 – 20!) und in den Arbeitsspeicher des Rechners geladen, was eine fast unglaubliche Abfrageperformance zulässt.
2. Reporting
Basierend auf den im ersten Schritt definierten Merkmalen und Kennzahlen innerhalb des Themenbereich lassen sich nun Berichte in allen denkbaren Darstellungsformen aufbauen – Tabellen, Pivottabellen, einfachere Linien- oder Balken- oder komplexe Radardiagramme. Zusätzlich bietet QlikView auch einige Objekte wie Schaltflächen oder Dateineingaben, die für einen hohen Grad an Benutzerinteraktion sorgen können. Wem das Ganze immer noch nicht ausreichen sollte, hat er die Möglichkeit per VBScript oder JScript die Kontrolle selbst zu übernehmen.
Eine Auftelung der erstellten Tabellen, Diagramme und sonstiger Objekte auf einzelne Dashboards bzw. Seiten (in unserem Beispiel “Reports” und “Details”) ermöglicht eine klare Struktur und bessere Navigation.
Weitere nette Möglichkeit ist die “Ein-Klick” Umstellung einer Anzeige (z.B. Tabelle) in eine andere Anzeige (z.B. Balkendiagramm). Nachfolgend sieht man ein Balkendiagramm, der durch einen Klick aus der Tabelle “Monatsübersicht” entstanden ist.
Aufgrund der Tatsache, dass QlikView alle Daten im Arbeitsspeicher hält, ergibt sich auch eine sehr schnelle und von anderen BI-Werkzeugen in der Form nicht bekannte Möglichkeit der assoziativen Analyse. Durch die Auswahl eines Wertes aus einer Spalte werden alle assoziierten Werte in anderen Spalten weiß hinterlegt, die nicht-assoziierten Werte werden ausgegraut. Unter “Current Selections” sieht man auf einen Blick jede getroffene Auswahl.
Assoziative Analyse mit QlikView eignet sich hervorragend für die Suche nach Datenqualitätsproblemen, eine einfache Erkennung von Mustern in den Rohdaten oder für komplexe Filterbedingungen. In unserem Beispiel verwenden wir die assoziative Analyse durch die Anzeige des Buchungskommentars für eine einfache Übersicht aller einzelnen Buchungen, die sich hinter einer Kosten- bzw. Erlössumme verstecken.
Fazit
Mit QlikView ist es uns gelungen innerhalb weniger Tage eine zwar einfache aber den Anforderungen völlig entsprechende Kosten- und Erlösrechnung für das kleine Dienstleistungsunternehmen aufzubauen. Schnelle Datenintegration ohne zusätzlichen Aufbau von relationalen Datenstrukuren in Form eines DWH basiert zwar auf SQL-ähnlichen Skripten und setzt einen bestimmten SQL-Kenntnisstand voraus, doch das Ganze wird durch einige Wizards entschärft, die aus den getroffenen Einstellungen den Skriptcode automatisch produzieren.
Im Reporting-Bereich lässt QlikView durch sehr intuitive Bedienung und viele Darstellungsmöglichkeiten keine Wünsche übrig. Erweiterung der Standardfunktionen durch VBScript oder JScript ist zwar möglich, sollte aber selten notwendig sein. Ein absolutes Alleinstellungsmerkmal ist die schon beschriebene assoziative Analyse und die “In-Memory” Datenverarbeitung mit Datenkompression, die für exzellente Performance auch mit großen Datenmengen sorgt.
Im Rahmen unseres Projektes wurde QlikView Personal Edition benutzt – ein Softwarepaket, das gänzlich auf dem Desktop-Rechner zu installieren ist. Für große Unternehmen mit vielen Anwendern kommt die Server Edition mit klassischer Client-Server-Architektur in Frage. Zusätzlich bietet QlikView einen sehr bequemen web-basierten sowie zwei mobile (iPhone und Android) Clients zur Verfügung.
